Energieverbrauch und Verlustleistung von Online-Storage

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Energieverbrauch und Verlustleistung von Online-Storage

11.11.2020 - 14:00
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Getrieben von Trends wie Big Data und Industrie 4.0 wächst der Bedarf an schnellem und kostengünstigem Online-Storage rasant. Zu den wichtigsten Auswahlkriterien für Online-Speichersysteme gehören die Kosten, die Leistung, der Energieverbrauch und der Platzbedarf. Untersuchungen zeigen, dass es möglich ist, einen Online-HDD-Speicher mit einer Kapazität von 1 PByte mit einer Leistungsaufnahme von weniger als 500 Watt zu betreiben – und zwar mithilfe moderner 16-TByte-HDDs in einem vier Höheneinheiten großen JBOD.
Das wichtigste Kriterium bei der Auswahl von Speichersystemen sind die Kosten pro TByte (Euro/TByte). Auch der Energieverbrauch und die Verlustleistung, die als Wärme an die Umgebung abgestrahlt wird, tragen zusätzlich zu den Gesamtkosten bei – Online-Storage ist 24/7/365 in Betrieb. Jedes zusätzliche Watt Energieverbrauch muss nicht nur bezahlt, sondern durch das Kühlsystem des Rechenzentrums kompensiert werden.

Außerdem erwarten Kunden von Online-Speichersystemen Schnelligkeit. Für die Durchführung von Backups steht meist nur ein begrenztes Zeitfenster zur Verfügung und im Ernstfall müssen sich die Sicherungskopien möglichst schnell aufspielen lassen, damit die betroffenen Geschäftseinheiten ohne große Zeitverluste ihre Arbeit wieder aufnehmen können.

In der folgenden Untersuchung geht es darum, wie sich die Kosten, die Verlustleistung und die mechanischen Dimensionen eines HDD-Speichersystems optimieren lassen. Liegt der Fokus vor allem auf Schnelligkeit, dann sind SDDs die leistungsstärkere, aber auch bedeutend kostenintensivere Lösung. Die Kosten pro Kapazität liegen um ein Vielfaches höher als bei HDD-basierten Lösungen.

Leistungskennzahlen von HDDs
HDDs bieten mit deutlichem Abstand die geringsten Kosten pro TByte. Gemessen an diesem Auswahlkriterium liegen die verfügbaren Top-HDDs für Speicherkapazitäten von 12, 14 und 16 TByte relativ nahe beieinander. Gleichwohl können 16 TByte große Modelle hohe Speicherkapazitäten mit einer kleineren Anzahl an Laufwerken bedienen. Ein Vorteil, denn weniger Laufwerke benötigen weniger Platz und auch die Verlustleistung sinkt deutlich.

Kompakte HDDs mit einer Kapazität von 16 TByte sind wahlweise mit SAS- oder mit SATA-Interface erhältlich. SAS-Interfaces sind überall dort die beste Wahl, wo es um Geschwindigkeit, Datendurchsatz und Hochverfügbarkeit geht. Allerdings haben diese Vorteile ihren Preis. SAS basierte Lösungen benötigen pro HDD etwa ein bis zwei Watt mehr Leistung als Systeme mit SATA-Interface-HDDs; dadurch erhöhen sich auch die Verlustleistung und insgesamt die Energiekosten. Firmen, die vor allem Kosten und Energieverbrauch optimieren wollen, sollten daher zu SATA-HDDs greifen.

Das richtige Festplattengehäuse
Top-Loader mit 45 bis 100 Steckplätzen in 4 Höheneinheiten, bestückt mit 3,5-Zoll-Nearline-HDDs, nutzen den verfügbaren Raum am effizientesten. Sie sind als Server (mit CPU-Board) oder als JBOD mit einfachen oder dualen SAS-Verbindungen auf dem Markt erhältlich.

Für die nachfolgenden Benchmarks kam ein 60-Bay-JBOD von AIC zum Einsatz, das wegen seines kompakten Designs in jedes auf dem Markt erhältliches 1000-mm-Rack passt. Außerdem reduziert der Single Expander des gewählten Modells die Kosten sowie die Verlustleistung und erfüllt alle oben definierten Anforderungen an SATA-HDDs. Ein derartiges 60-Bay-JBOD hat, wenn es vollständig mit 16-TByte-HDDs aufgefüllt wird, eine Speicherkapazität von 960 TByte, fast 1 PByte.


Beispielszenario mit 60-Bay-JBOD
Die Energieaufnahme des komplett gefüllten, 60-Bay-JBOD wurde an den 220-Volt-Anschlüssen der redundanten Stromversorgungen gemessen. Sämtliche Messungen erfolgten bei einer Umgebungstemperatur von 24 Grad Celsius. Der Energieverbrauch des JBOD im Leerlauf, ohne installierte HDDs, betrug 80W.

Der nächste Schritt bestand darin, ein einzelnes Laufwerk im JBOD zu installieren und Messungen unter verschiedenen Auslastungsszenarien durchzuführen. Sequenzielles Schreiben von 64-KByte-Blöcken entspricht der Auslastung beim Archivieren, beim Backup und bei der Aufnahme von Videos. Sequenzielles Lesen von 64-KByte-Blöcken tritt bei Wiederherstellungsprozessen und beim Media Streaming auf. Als Referenz wurde der Stromverbrauch beim zufälligen Lesen und Schreiben von 4-KByte-Blöcken gemessen, was der Arbeitslast beim Speichern von Hot Data in Datenbanken entspricht. Bei allen Tests haben die Testingenieure die Verlustleistung und KPIs wie Input-Output-Operationen pro Sekunde (IOPS) und den Datendurchsatz in MByte/s gemessen.

Energieverbrauch eines einzelnen Laufwerks
Zusätzlich zu diesen extremen Auslastungsszenarien wurde ein Test mit realistischem, gemischtem Workload ausgeführt, der unterschiedliche Blockgrößen mit zufälligem Lese- und Schreibzugriff enthielt: 4-KByte-Blöcke mit einem Anteil von 20 Prozent, 64-KByte-Blöcke zu 50 Prozent, 256-KByte-Blöcke und 2-MByte-Blöcke zu jeweils 20 Prozent. Um die maximal mögliche Performance voll auszureizen, fand eine "Queue Depth" von 16 Verwendung. Außerdem haben die Tester einen Kopierprozess auf einem logischen Laufwerk unter Windows durchgeführt und die dabei auftretende Verlustleistung gemessen:

Workload
Energieverbrauch
IOPS
Bandbreite
Sequenzielles Schreiben (64-KByte-Blöcke)85,0 Wattn/a270 MByte/s
Sequenzielles Lesen (64-KByte-Blöcke)
86,0 Wattn/a270 MByte/s
Zufälliges Schreiben (4-KByte-Blöcke)83,6 Watt
350   
n/a
Zufälliges Lesen (4-KByte-Blöcke)84,0 Watt420
n/a
Gemischter Workload (Lesen/Schreiben)84,2 Watt200
70 MByte/s
Windows Copy85,0 Wattn/a
110 MByte/s
Energieverbrauch eines einzelnen HDD-Laufwerks im JBOD. Der Energieverbrauch des JBOD ohne HDDs (Idle Mode)
beträgt 80 Watt. "n/a" bedeutet "not applicable, nicht relevant".


Es fällt auf, dass im Gegensatz zu den im Datenblatt des Einzellaufwerks angegebenen Werten die Energieverbrauchswerte für sequenzielle Lasten höher ausfallen als für zufällige. Das ist auf einen höheren Stromverbrauch der SAS-Expander des JBOD zurückzuführen, die im sequenziellen Betrieb höhere Datenbandbreiten übertragen als im Random-Betrieb.



ln/Rainer W. Käse, Senior Manager Business Development Storage Products bei Toshiba Electronics Europe

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